Prospective validation of a clinical decision rule to identify patients presenting to the emergency department with chest pain who can safely be removed from cardiac monitoring
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most patients with chest pain in the emergency department are assigned to cardiac monitoring for several hours, blocking access for patients in greater need. We sought to validate a previously derived decision rule for safe removal of patients from cardiac monitoring after initial evaluation in the emergency department. METHODS: We prospectively enrolled adults (age ≥ 18 yr) who presented with chest pain and were assigned to cardiac monitoring at 2 academic emergency departments over 18 months. We collected standardized baseline characteristics, findings from clinical evaluations and predictors for the Ottawa Chest Pain Cardiac Monitoring Rule: whether the patient is currently free of chest pain, and whether the electrocardiogram is normal or shows only nonspecific changes. The outcome was an arrhythmia requiring intervention in the emergency department or within 8 hours of presentation to the emergency department. We calculated diagnostic characteristics for the clinical prediction rule. RESULTS: We included 796 patients (mean age 63.8 yr, 55.8% male, 8.9% admitted to hospital). Fifteen patients (1.9%) had an arrhythmia, and the rule performed with the following characteristics: sensitivity 100% (95% confidence interval [CI] 78.2%-100%) and specificity 36.4% (95% CI 33.0%-39.6%). Application of the Ottawa Chest Pain Cardiac Monitoring Rule would have allowed 284 out of 796 patients (35.7%) to be safely removed from cardiac monitoring. INTERPRETATION: We successfully validated the decision rule for safe removal of a large subset of patients with chest pain from cardiac monitoring after initial evaluation in the emergency department. Implementation of this simple yet highly sensitive rule will allow for improved use of health care resources.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle